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一种基于深度学习技术利用生理参数自动判断糖尿病及其并发症的方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习技术利用生理参数自动判断糖尿病及其并发症的方法。本发明利用检验报告中的血液学参数和尿液学联合利用数据扩展技术训练深度学习模型,并得出符合要求的深度学习模型。利用经训练的深度学习模型,能协助医生做出疾病类型诊断,且具有初步自动分诊功能,克服了由人工诊断的主观因素而造成的诊断结果可信度不高的问题;缓解了由于培养医生时间成本高而造成的医疗资源缺乏和医疗资源分配不均匀的矛盾;加快了患者的就医流程,为综合医疗水平的发展奠定了一定的基础。

著录项

  • 公开/公告号CN109411062A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津科技大学;

    申请/专利号CN201811155885.7

  • 发明设计人 刘玉良;张全;刘航;

    申请日2018-09-30

  • 分类号G16H40/20(20180101);G16H15/00(20180101);G16H50/20(20180101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 300222 天津市河西区大沽南路1038号电子信息与自动化学院96号信箱

  • 入库时间 2024-02-19 08:24:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H40/20 申请日:20180930

    实质审查的生效

  • 2019-03-01

    公开

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